Ενέργησε ως senior LLM inference performance engineer, GPU systems architect
και FinOps analyst. Πραγματοποίησε τεχνικοοικονομική έρευνα για την εκτέλεση
του Google Gemma 4 31B σε διαφορετικά συστήματα, με σκοπό να απαντήσεις:
1. Πώς μπορεί να εκτελεστεί πραγματικά το μοντέλο σε κάθε hardware;
2. Πόσα output tokens/sec επιτυγχάνει ανά configuration;
3. Ποιο είναι το πραγματικό κόστος ανά 1 εκατομμύριο output tokens;
4. Σε ποιο ετήσιο output volume συμφέρει η αγορά hardware αντί για managed API;
5. Ποια λύση είναι καλύτερη για single-user interactive inference, batch inference
και production serving πολλών ταυτόχρονων χρηστών;
Η ανάλυση πρέπει να βασίζεται σε τρέχοντα δεδομένα και πηγές που είναι διαθέσιμες
κατά την ημερομηνία εκτέλεσης της έρευνας. Μην χρησιμοποιήσεις θεωρητικά
specifications ως πραγματικό benchmark χωρίς σαφή επισήμανση.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
A. ΥΠΟΧΡΕΩΤΙΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΟΝΟΜΑΣΙΩΝ ΚΑΙ ΠΡΟΔΙΑΓΡΑΦΩΝ
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Πριν κάνεις οποιονδήποτε υπολογισμό:
1. Επιβεβαίωσε ότι υπάρχει επίσημα το “Gemma 4 31B”.
2. Επιβεβαίωσε από επίσημο model card:
- ακριβή αριθμό συνολικών παραμέτρων,
- dense ή Mixture-of-Experts αρχιτεκτονική,
- ενεργές παράμετροι ανά token,
- αριθμό layers,
- hidden dimension,
- attention heads και KV heads,
- context window,
- vocabulary size,
- datatype των επίσημων weights,
- multimodal components,
- thinking/reasoning mode,
- speculative decoding ή επίσημο draft model,
- license και δυνατότητα εμπορικής χρήσης.
3. Επιβεβαίωσε τα ακριβή hardware SKUs. Ειδικά διερεύνησε αν:
- “AMD AI395+” σημαίνει AMD Ryzen AI Max+ 395,
- “RTX 6000 PRO” σημαίνει NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition,
Server Edition ή διαφορετικό SKU,
- η A100 80GB είναι PCIe ή SXM,
- η H100 80GB είναι PCIe ή SXM.
4. Αν μια ονομασία είναι λανθασμένη ή ασαφής:
- μην σταματήσεις,
- χρησιμοποίησε την πιθανότερη σωστή ονομασία,
- εξήγησε την παραδοχή,
- δείξε πόσο μπορεί να αλλάξει το αποτέλεσμα με εναλλακτικό SKU.
5. Κατέγραψε την ακριβή ημερομηνία κατά την οποία ελέγχθηκαν οι τιμές,
τα API rates και οι hardware specifications.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
B. HARDWARE ΠΡΟΣ ΣΥΓΚΡΙΣΗ
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Σύγκρινε τουλάχιστον:
1. NVIDIA GeForce RTX 5080
2. NVIDIA GeForce RTX 5090
3. NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, ακριβές SKU να επιβεβαιωθεί
4. NVIDIA A100 80GB μέσω Lambda
5. NVIDIA H100 80GB μέσω Lambda
6. AMD Ryzen AI Max+ 395, ή το σωστό SKU που αντιστοιχεί στο “AMD AI395+”
Για κάθε σύστημα κατέγραψε:
- GPU ή APU architecture,
- VRAM ή unified memory,
- διαθέσιμη μνήμη για το μοντέλο μετά το OS και το runtime overhead,
- memory bandwidth,
- PCIe generation και bandwidth,
- υποστήριξη FP16, BF16, FP8, INT8, INT4 και native low-precision formats,
- CPU και RAM requirements,
- TDP και εκτιμώμενη ισχύ ολόκληρου του συστήματος,
- ECC support,
- καταλληλότητα για 24/7 production inference,
- πιθανούς περιορισμούς consumer έναντι workstation/datacenter GPU.
Για A100 και H100 χρησιμοποίησε την τρέχουσα επίσημη τιμή ανά ώρα από τη Lambda.
Διευκρίνισε:
- PCIe ή SXM,
- 1-GPU, 2-GPU, 4-GPU ή 8-GPU instance,
- τιμή ανά GPU-hour,
- αν υπάρχει μόνο multi-GPU instance για το συγκεκριμένο SKU,
- συνολικό κόστος instance ανά ώρα,
- αν η τιμή περιλαμβάνει storage, networking ή άλλες χρεώσεις,
- αν εφαρμόζεται VAT ή sales tax,
- on-demand έναντι reserved pricing.
Μη χρησιμοποιήσεις παλαιότερη τιμή Lambda χωρίς ημερομηνία και citation.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
C. MEMORY MODEL ΚΑΙ FIT ANALYSIS
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Υπολόγισε αναλυτικά τη μνήμη που απαιτείται για:
- BF16 ή FP16,
- FP8, αν υποστηρίζεται πρακτικά,
- INT8,
- INT6, αν υπάρχει αξιόπιστη υλοποίηση,
- INT5, αν υπάρχει αξιόπιστη υλοποίηση,
- INT4,
- GGUF Q8_0,
- GGUF Q6_K,
- GGUF Q5_K_M,
- GGUF Q4_K_M,
- GPTQ 8-bit και 4-bit,
- AWQ 4-bit,
- bitsandbytes 8-bit και 4-bit,
- άλλα model-specific quantized checkpoints, εφόσον υπάρχουν.
Μην υπολογίσεις τη μνήμη μόνο ως:
parameters × bits per parameter.
Πρόσθεσε ξεχωριστά:
- quantization scales και metadata,
- embeddings,
- multimodal encoder ή projector,
- runtime buffers,
- CUDA/ROCm context,
- graph capture overhead,
- attention workspace,
- KV cache,
- speculative-decoding draft model,
- framework overhead,
- λειτουργικό περιθώριο ασφαλείας VRAM.
Υπολόγισε KV cache ανά token και συνολικό KV cache για:
- 4K context,
- 8K context,
- 32K context,
- 64K context,
- 128K context,
- μέγιστο επίσημο context.
Κάνε τους υπολογισμούς για:
- batch size 1,
- batch size 4,
- batch size 8,
- batch size 16,
- batch size 32, όπου είναι τεχνικά εφικτό.
Για κάθε hardware και quantization δείξε αν:
- χωρά πλήρως στη GPU/VRAM,
- απαιτεί CPU offloading,
- απαιτεί layer splitting,
- απαιτεί tensor parallelism,
- χωρά μόνο με μικρότερο context,
- δεν είναι πρακτικά εκτελέσιμο.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
D. ΥΛΟΠΟΙΗΣΕΙΣ ΚΑΙ SERVING ENGINES
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Εξέτασε, όπου υποστηρίζονται:
- llama.cpp,
- Ollama,
- MLX, μόνο αν είναι σχετικό,
- vLLM,
- TensorRT-LLM,
- SGLang,
- Hugging Face Transformers,
- Hugging Face TGI,
- ONNX Runtime GenAI,
- AMD ROCm,
- AMD Ryzen AI Software,
- Vulkan,
- DirectML,
- CUDA,
- ExLlamaV2 ή ExLlamaV3,
- επίσημη Google/Gemma implementation,
- speculative decoding με το επίσημο draft model, εφόσον υπάρχει.
Για κάθε engine μην θεωρήσεις ότι η υποστήριξη είναι δεδομένη. Επιβεβαίωσε:
- ότι υποστηρίζει τη συγκεκριμένη Gemma 4 αρχιτεκτονική,
- από ποια έκδοση,
- αν υποστηρίζει multimodal input,
- αν υποστηρίζει thinking mode,
- αν υποστηρίζει το πλήρες context window,
- αν υποστηρίζει το συγκεκριμένο quantization,
- αν αξιοποιεί FlashAttention, paged attention ή CUDA graphs,
- αν έχει γνωστά bugs ή performance regressions.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
E. PERFORMANCE: TOKENS/SEC ΜΕ ΥΠΟΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Για κάθε hardware δημιούργησε πολλαπλά πρακτικά υποπαραδείγματα.
Υποπαράδειγμα 1: Interactive assistant
- batch size 1,
- 1K input tokens,
- 256 output tokens,
- 8K maximum context,
- μέτρηση TTFT,
- prefill tokens/sec,
- decode output tokens/sec,
- συνολική latency,
- tokens/sec ανά ενεργό χρήστη.
Υποπαράδειγμα 2: Long-document analysis
- 32K input tokens,
- 1K output tokens,
- batch size 1,
- prefill time,
- decode rate,
- συνολικός χρόνος request.
Υποπαράδειγμα 3: Continuous batching
- 8 ταυτόχρονα requests,
- 2K input tokens ανά request,
- 512 output tokens ανά request,
- aggregate output tokens/sec,
- output tokens/sec ανά χρήστη,
- p50 και p95 latency.
Υποπαράδειγμα 4: High-throughput batch generation
- batch size 16 ή μέγιστο εφικτό,
- 1K input,
- 1K output,
- aggregate tokens/sec,
- GPU utilization,
- memory utilization,
- κόστος ανά 1M output tokens.
Υποπαράδειγμα 5: Maximum practical context
- μέγιστο context που χωρά στο συγκεκριμένο hardware,
- batch size 1,
- quantization,
- TTFT,
- decode throughput,
- αν εμφανίζεται σημαντικό context-related slowdown.
Υποπαράδειγμα 6: CPU/APU offloading
- μόνο για hardware όπου δεν χωρά πλήρως το μοντέλο,
- αριθμός layers στη GPU και στη RAM,
- memory bandwidth bottleneck,
- output tokens/sec,
- σύγκριση με πλήρες GPU residency.
Για κάθε υποπαράδειγμα παρουσίασε χωριστά:
1. Prompt-processing ή prefill tokens/sec
2. Decode ή output tokens/sec
3. Aggregate throughput
4. Per-user throughput
5. Time to first token
6. End-to-end request latency
Μην χρησιμοποιήσεις τον γενικό όρο “tokens/sec” χωρίς να διευκρινίσεις αν αφορά
prefill, decode, aggregate throughput ή per-user throughput.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
F. ΙΕΡΑΡΧΙΑ ΑΠΟΔΕΙΚΤΙΚΩΝ ΣΤΟΙΧΕΙΩΝ
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Χρησιμοποίησε την ακόλουθη ιεραρχία:
1. Επαναλήψιμα benchmarks του ακριβούς Gemma 4 31B
2. Επίσημα benchmark repositories ή benchmark logs
3. Αποτελέσματα από GitHub issues/discussions με πλήρες configuration
4. Benchmarks ίδιου model architecture και παραπλήσιου parameter count
5. Analytical estimate βάσει memory bandwidth και compute
6. Θεωρητικό upper bound
Για κάθε throughput αριθμό βάλε μία από τις ετικέτες:
- [MEASURED-DIRECT]
- [MEASURED-PROXY]
- [MODELED]
- [THEORETICAL-UPPER-BOUND]
Για measured αποτελέσματα κατέγραψε:
- hardware,
- power limit,
- CPU,
- RAM,
- operating system,
- driver version,
- CUDA ή ROCm version,
- inference engine και version/commit,
- quantization,
- context length,
- batch size,
- prompt length,
- output length,
- sampling parameters,
- warm-up procedure,
- αν χρησιμοποιήθηκε speculative decoding.
Αν δεν υπάρχει direct benchmark για συγκεκριμένο συνδυασμό, μην επινοήσεις
αριθμό. Δημιούργησε τεκμηριωμένο εύρος low/base/high και εξήγησε τη μέθοδο.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
G. PERFORMANCE MODEL ΚΑΙ SANITY CHECK
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Για τα modeled estimates δημιούργησε performance model που λαμβάνει υπόψη:
- model weight size,
- effective bytes read per generated token,
- memory bandwidth,
- achievable bandwidth utilization,
- compute throughput,
- quantization/dequantization overhead,
- attention overhead,
- KV-cache traffic,
- PCIe traffic σε offloaded implementations,
- batch size,
- speculative-decoding acceptance rate.
Υπολόγισε δύο ανεξάρτητα upper bounds:
1. memory-bandwidth-bound throughput,
2. compute-bound throughput.
Χρησιμοποίησε ως τελικό θεωρητικό ceiling το μικρότερο από τα δύο.
Στη συνέχεια εφάρμοσε efficiency factor, διαφορετικό ανά:
- consumer NVIDIA GPU,
- workstation NVIDIA GPU,
- datacenter NVIDIA GPU,
- AMD APU/unified memory,
- πλήρες GPU residency,
- CPU offloading.
Πραγματοποίησε sanity checks:
- κανένα modeled αποτέλεσμα να μην υπερβαίνει το θεωρητικό ceiling,
- η μικρότερη precision κανονικά να μην καταναλώνει περισσότερη VRAM χωρίς εξήγηση,
- multi-GPU scaling να μην θεωρείται γραμμικό,
- batch throughput να μην συγχέεται με single-user decode speed,
- long-context throughput να μην θεωρείται ίδιο με short-context throughput.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
H. ΚΟΣΤΟΣ ΑΓΟΡΑΣ HARDWARE
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Βρες πραγματικές τρέχουσες τιμές αγοράς στην Ευρωπαϊκή Ένωση και, αν είναι
εφικτό, στην Ελλάδα, για:
- RTX 5080,
- RTX 5090,
- RTX PRO 6000 Blackwell,
- ολοκληρωμένο AMD Ryzen AI Max+ 395 σύστημα.
Μη χρησιμοποιήσεις μόνο MSRP. Δείξε:
- επίσημο MSRP,
- median street price από τουλάχιστον τρεις αξιόπιστους retailers,
- τιμή χωρίς ΦΠΑ,
- τιμή με ελληνικό ΦΠΑ,
- διαθεσιμότητα,
- κόστος υπόλοιπου συστήματος,
- PSU,
- CPU,
- motherboard,
- RAM,
- storage,
- cooling,
- chassis,
- UPS ή datacenter allocation, αν είναι σχετικό.
Δημιούργησε δύο acquisition scenarios:
1. Incremental GPU purchase:
Υπάρχει ήδη κατάλληλο workstation και αγοράζεται μόνο η GPU.
2. Greenfield complete system:
Αγοράζεται πλήρες σύστημα αποκλειστικά για inference.
Για RTX PRO 6000 και AMD system χρησιμοποίησε system-level κόστος όπου η αγορά
μόνο του accelerator δεν είναι αντιπροσωπευτική.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
I. TOTAL COST OF OWNERSHIP
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Υπολόγισε TCO για 1, 3 και 5 έτη.
Να περιλαμβάνει:
- αρχικό CAPEX,
- ηλεκτρική ενέργεια,
- πραγματική κατανάλωση σε idle και inference,
- Power Usage Effectiveness για datacenter scenario,
- cooling overhead,
- συντήρηση,
- πιθανή αντικατάσταση ανεμιστήρων ή PSU,
- downtime,
- warranty,
- κόστος χρηματοδότησης ή discount rate,
- υπολειμματική αξία,
- πιθανότητα hardware failure,
- κόστος τεχνικής διαχείρισης,
- software engineering/DevOps effort,
- monitoring και security patching.
Χρησιμοποίησε τουλάχιστον τρία electricity scenarios:
- €0,15/kWh,
- €0,25/kWh,
- €0,35/kWh.
Χρησιμοποίησε utilization scenarios:
- 10%,
- 25%,
- 50%,
- 75%,
- 90%.
Διευκρίνισε τη διαφορά μεταξύ:
- utilization ως ώρες λειτουργίας,
- GPU utilization κατά τη λειτουργία,
- πληρότητας batch,
- duty cycle,
- πραγματικά χρήσιμων output tokens.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
J. MANAGED API BASELINE
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Εντόπισε managed APIs που προσφέρουν πραγματικά το Gemma 4 31B ή ακριβώς το
ίδιο checkpoint.
Για κάθε API κατέγραψε:
- provider,
- ακριβές model ID,
- input cost ανά 1M tokens,
- output cost ανά 1M tokens,
- cached-input cost,
- batch-discount pricing,
- minimum spend,
- rate limits,
- context limit,
- max output limit,
- data retention,
- region,
- SLA,
- αν πρόκειται για dedicated endpoint ή serverless API.
Μην συγκρίνεις με διαφορετικό μοντέλο χωρίς να το επισημάνεις.
Αν δεν υπάρχει managed API για το ακριβές checkpoint:
1. Χρησιμοποίησε το πλησιέστερο διαθέσιμο service.
2. Δημιούργησε ξεχωριστό sensitivity table με API output prices:
- $0,25 ανά 1M output tokens
- $0,50 ανά 1M
- $1,00 ανά 1M
- $2,00 ανά 1M
- $5,00 ανά 1M
- $10,00 ανά 1M
3. Μην παρουσιάσεις το proxy API ως ισοδύναμο χωρίς caveat.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
K. INPUT/OUTPUT TOKEN MIX
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Το break-even δεν πρέπει να βασιστεί μόνο στο output price.
Υπολόγισε τουλάχιστον τέσσερα workload mixes:
1. Chat:
- 4 input tokens ανά 1 output token.
2. RAG:
- 20 input tokens ανά 1 output token.
3. Document analysis:
- 50 input tokens ανά 1 output token.
4. Batch content generation:
- 1 input token ανά 2 output tokens.
Για κάθε workload υπολόγισε:
API annual cost =
(input tokens / 1.000.000 × API input price)
+
(output tokens / 1.000.000 × API output price)
+
λοιπές σχετικές χρεώσεις.
Self-hosted annual cost =
annualized CAPEX
+
electricity
+
cooling
+
maintenance
+
operations
+
downtime allowance
+
financing cost
-
annualized residual value.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
L. BREAK-EVEN TOKENS/YEAR
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Για κάθε hardware, quantization, serving engine και workload mix υπολόγισε:
1. Μέγιστη τεχνική παραγωγή output tokens ανά έτος.
2. Ρεαλιστική παραγωγή στα utilization scenarios.
3. Κόστος ανά 1M output tokens.
4. Break-even output tokens/year έναντι managed API.
5. Break-even requests/day.
6. Break-even GPU-hours/year.
7. Payback period σε μήνες.
8. Net Present Value σε 3 και 5 χρόνια.
9. Τι συμβαίνει αν το API μειώσει τις τιμές του κατά:
- 25%,
- 50%,
- 75%.
10. Τι συμβαίνει αν το hardware χάσει:
- 30%,
- 50%,
- 70% της αξίας του σε τρία χρόνια.
Χρησιμοποίησε:
annual output capacity =
effective output tokens/sec
× active inference seconds/year
× availability
× scheduling efficiency.
Μην χρησιμοποιήσεις 31.536.000 δευτερόλεπτα ετησίως ως χρήσιμο inference time
χωρίς να εφαρμόσεις utilization, availability και scheduling efficiency.
Για το break-even υπολόγισε επίσης τη “shadow cost of unused capacity”.
Αν το hardware είναι αδρανές μεγάλο μέρος του έτους, το κόστος αυτό πρέπει να
βαρύνει τα πραγματικά παραγόμενα tokens.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
M. CLOUD GPU ΩΣ ΕΝΔΙΑΜΕΣΗ ΕΠΙΛΟΓΗ
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Σύγκρινε ξεχωριστά:
- αγορά hardware,
- Lambda A100 80GB,
- Lambda H100 80GB,
- managed per-token API.
Για Lambda χρησιμοποίησε:
cloud cost per 1M output tokens =
(instance hourly price / useful output tokens per hour) × 1.000.000.
Πρόσθεσε:
- startup/loading time,
- idle time,
- minimum billable interval,
- availability,
- persistent storage,
- checkpoint download time,
- engineering overhead,
- πιθανό multi-GPU minimum instance cost.
Δείξε σε ποιο workload pattern συμφέρει:
- managed API για bursty demand,
- Lambda GPU για προσωρινά ή batch workloads,
- owned hardware για σταθερή υψηλή χρήση.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
N. ΑΠΑΙΤΟΥΜΕΝΑ ΠΑΡΑΔΟΤΕΑ
────────────────────────────────────────────────────────────────────
Παράδωσε τα αποτελέσματα με την ακόλουθη δομή:
1. Executive summary
- καλύτερη λύση για μικρό volume,
- καλύτερη για μεσαίο volume,
- καλύτερη για μεγάλο σταθερό volume,
- καλύτερο consumer hardware,
- καλύτερο production hardware,
- βασικό break-even εύρος tokens/year.
2. Model and hardware validation
- διορθώσεις ονομασιών,
- επίσημες προδιαγραφές,
- ημερομηνία ελέγχου.
3. Fit matrix
Γραμμές:
- hardware,
- quantization,
- context,
- batch size.
Στήλες:
- fits fully,
- VRAM required,
- KV-cache allowance,
- offloading,
- recommended engine,
- production viability.
4. Performance table
Για κάθε configuration:
- prefill tok/s,
- single-user decode tok/s,
- aggregate decode tok/s,
- TTFT,
- p50 latency,
- p95 latency,
- evidence label,
- confidence.
5. Detailed implementation examples
- ακριβής engine,
- model format,
- quantization,
- context,
- batch,
- expected throughput,
- limitations.
6. Cost table
- CAPEX,
- system cost,
- power cost,
- three-year TCO,
- five-year TCO,
- cost per 1M output tokens.
7. Lambda comparison
- A100 80GB hourly price,
- H100 80GB hourly price,
- tok/s,
- cost per 1M output tokens,
- minimum economical utilization.
8. Managed API comparison
- provider,
- input/output pricing,
- effective blended cost ανά workload,
- privacy και operational considerations.
9. Break-even matrix
- hardware,
- workload mix,
- API price,
- utilization,
- output tokens/year,
- requests/day,
- payback months.
10. Sensitivity analysis
- electricity price,
- purchase price,
- API price,
- throughput,
- utilization,
- hardware lifespan.
11. Final recommendation
Δώσε συγκεκριμένη σύσταση για:
- solo developer,
- μικρή εταιρεία,
- SaaS με 10 ταυτόχρονους χρήστες,
- SaaS με 100 ταυτόχρονους χρήστες,
- privacy-sensitive on-premises deployment,
- batch/offline workload.
────────────────────────────────────────────────────────────────────
O. CITATION ΚΑΙ QUALITY RULES
────────────────────────────────────────────────────────────────────
- Κάθε τιμή, specification και benchmark πρέπει να έχει inline citation.
- Χρησιμοποίησε τουλάχιστον δύο ανεξάρτητες πηγές για κρίσιμα benchmarks.
- Προτίμησε official model cards, manufacturer specifications, official pricing
pages και reproducible benchmark repositories.
- Για τιμές Lambda χρησιμοποίησε πρώτα την επίσημη σελίδα Lambda.
- Για hardware prices χρησιμοποίησε πηγές ΕΕ και όχι μόνο αμερικανικά MSRP.
- Αν δύο πηγές διαφωνούν, παρουσίασε και τις δύο και εξήγησε τη διαφορά.
- Μην αποκρύπτεις την αβεβαιότητα πίσω από έναν μοναδικό αριθμό.
- Χρησιμοποίησε ranges και confidence intervals όπου χρειάζεται.
- Μην επινοήσεις benchmark, API provider, price ή software support.
- Ξεχώρισε καθαρά measured data, proxy data, modeled estimates και theoretical
upper bounds.
Στο τέλος πραγματοποίησε ανεξάρτητο consistency audit:
1. Επανέλεγξε όλους τους υπολογισμούς.
2. Επανυπολόγισε τυχαίο δείγμα τουλάχιστον πέντε γραμμών.
3. Έλεγξε ότι οι μονάδες $/ώρα, €/kWh, tokens/sec και $/1M tokens είναι συνεπείς.
4. Έλεγξε ότι τα ετήσια tokens δεν υπερβαίνουν τη φυσική παραγωγική ικανότητα.
5. Έλεγξε ότι το break-even μετακινείται προς τη σωστή κατεύθυνση όταν:
- αυξάνεται η τιμή API,
- αυξάνεται το utilization,
- μειώνεται η τιμή hardware,
- μειώνεται η τιμή ηλεκτρικής ενέργειας.
6. Δήλωσε ρητά οποιοδήποτε αποτέλεσμα αποτυγχάνει σε consistency check.
Το τελικό αποτέλεσμα πρέπει να είναι decision-oriented και όχι απλή παράθεση
specifications. Κατάληξε σε σαφή πρόταση αγοράς ή μη αγοράς για κάθε hardware,
με βάση συγκεκριμένα ετήσια επίπεδα output
